import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from matplotlib.colors import ListedColormap
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.model_selection import train_test_split
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False
x, y = datasets.make_moons(n_samples=1000, noise=0.25, random_state=2020) # 生成1000个数据样本
plt.figure()
plt.scatter(x[y == 0, 0], x[y == 0, 1], color="r")
plt.scatter(x[y == 1, 0], x[y == 1, 1], color="g")
plt.title('散点图')
plt.show()
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=2020)
# 绘制边界曲线
def plot_decision_boundary(model, axis):
x0, x1 = np.meshgrid(
np.linspace(axis[0], axis[1], int((axis[1] - axis[0]) * 100)).reshape(-1, 1),
np.linspace(axis[2], axis[3], int((axis[3] - axis[2]) * 100)).reshape(-1, 1)
)
x_new = np.c_[x0.ravel(), x1.ravel()]
y_pre = model.predict(x_new)
zz = y_pre.reshape(x0.shape)
# 设置颜色
cus = ListedColormap(["#BA55D3", "#FF69B4", "#FFE4C4"])
plt.contourf(x0, x1, zz, cmap=cus)
def RBFkernelSVC(gamma):#高斯核函数RBF
return Pipeline([
("std", StandardScaler()),
("svc", SVC(kernel="rbf", gamma=gamma))
])
sv = RBFkernelSVC(gamma=1)
sv.fit(x_train, y_train)
plot_decision_boundary(sv, axis=([-1.8, 2.5, -1.4, 1.8]))
plt.scatter(x[y == 0, 0], x[y == 0, 1], color="r")
plt.scatter(x[y == 1, 0], x[y == 1, 1], color="g")
plt.title('高斯核函数RBF')
plt.show()
# 打印出分数
print(sv.score(x_test, y_test))
d = datasets.load_iris()
x = d.data
y = d.target
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=2020)
sv = RBFkernelSVC(gamma=10)
sv.fit(x_train, y_train)
# 打印出分数
print(sv.score(x_test, y_test))
在医学的英文简称中：
RBF的意思是——肾血流量；
RPF的意思是——肾血浆流量；
GFP的意思是——绿色荧光蛋白；
肾血流量：肾血流量(renal blood flow，RBF)测定是用清除率试验来进行的。某一物质既从肾小球滤过，又从肾小管大量排出，并且不被重吸收，在它1次流经肾组织之后，便能完全被清除，该物质的清除率就代表单位时间内流经’肾脏的血浆量。
肾血浆流量：肾血浆流流量又称肾血浆流量（renal plasma flow，RPF），它是指单位时间内流经肾脏的血浆量。如果血中某物质既可由肾小球滤过，又可从肾小管排泌，其清除率则为肾小球滤过和肾小管排泌的综合结果。若该物质经过肾脏循环1周以后可完全被清除，该物质的血浆清除率即等于肾脏1min内的血浆流量。
绿色荧光蛋白：绿色荧光蛋白最早是由下村修等人在1962年在一种学名Aequorea victoria的水母中发现。其基因所产生的蛋白质，在蓝色波长范围的光线激发下，会发出绿色荧光。这个发光的过程中还需要冷光蛋白质Aequorin的帮助，且这个冷光蛋白质与钙离子(Ca2+)可产生交互作用。
参考资料
百度：https://www.baidu.com/s?wd=%E7%BB%BF%E8%89%B2%E8%8D%A7%E5%85%89%E8%9B%8B%E7%99%BD&rsv_spt=1&rsv_iqid=0xb3bda233000c513a&issp=1&f=8&rsv_bp=1&rsv_idx=2&ie=utf-8&rqlang=cn&tn=98012088_4_dg&ch=12&rsv_enter=0&rsv_t=115aSLUHomd05c8ctOwjcmqgksVaBxghYTeY%2B%2BQxr0R%2FrF%2F4v8y4plXsvwgQ%2FY5B1eJYpg&oq=%25E8%2582%25BE%25E8%25A1%2580%25E6%25B5%2586%25E6%25B5%2581%25E9%2587%258F&rsv_pq=acc49e67000d67cc&rsv_n=2&rsv_sug3=3&bs=%E8%82%BE%E8%A1%80%E6%B5%86%E6%B5%81%E9%87%8F
1、线性模型~回归分析：【包】：stats 【函数】：lm(formula, data, ...)逐步回归：step(lm(formula, data, ...))回归诊断：influence.measure(lm(formula, data, ...))多重共线性：kappa(XX,exact=T), eigen(XX)自相关检验：一阶：dwtest(y~x) 多阶：bgtest(y~x,order=2,type=”Chisq”)【备注】：1）stats包里的lm()可做多元线形模型，anova.mlm()比较多个多元线形模型，manova()做多元方差分析（MANOVA）。2）sn包的msn.mle()和 and mst.mle()可拟合多元偏正态和偏t分布模型。3）pls包提供偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归；4）ppls包可做惩罚偏最小二乘回归；5）dr包提供降维回归方法，如：片逆回归法(Sliced Inverse Regression)、片平均方差估计(sliced average variance estimation)。6）plsgenomics包做基于偏最小二乘回归的基因组分析。7）relaimpo包可评估回归参数的相对重要性。2、logistic回归：【包】：stats 【函数】：glm(formula, family=gaussian,data, ...)注：familybinomial(link = "logit") gaussian(link = "identity") Gamma(link = "inverse") inverse.gaussian(link = "1/mu^2") poisson(link = "log") quasi(link = "identity", variance = "constant") quasibinomial(link = "logit") quasipoisson(link = "log")3、无监督分类~决策树：【包】：rpart 【函数】：rpart(formula,data, method="class",control=ct,parms=list(prior=c(p,1-p),split="information"))
rpart.plot(fit,branch=1,branch.type=2,type=1,extra=102,shadow.col=”gray”,box.col=”green”,
split.cex=1.2,main=”Kyphosis决策树”) #提供了复杂度损失修剪的修剪方法
printcp(fit):告诉分裂到哪一层，CP，nsplit，rel，error，交叉验证的估计误差（xerror），标准误差（xstd）
prune(fit,cp=fit$cptable[which.min(fit$cptable[,"xerror"]),"CP"])：剪枝函数
【备注】：1）CRAN的 MachineLearning任务列表有对树方法的细节描述。
2）分类树也常常是重要的多元方法，rpart包正是这样的包，
3）rpart.permutation包还可以做rpart()模型的置换（permutation）检验。
4）TWIX包的树可以外部剪枝。
5）hier.part包分割多元数据集的方差。
6）mvpart包可做多元回归树，
7）party包实现了递归分割（recursive partitioning），
8）rrp包实现了随机递归分割。
9）caret包可做分类和回归训练，进而caretLSF包实现了并行处理。
10）kknn包的k-近 邻法可用于回归，也可用于分类。
4、支持向量机：
【包】：e1071，kernlab
【函数】：svm(x_train,y_train,type="C-classification",cost=10,kernel="radial",probability=TRUE,scale=FALSE)
svp=ksvm(x,y,type="C-svc",kernel="rbf",kpar=list(sigma=1),C=1)
5、无监督分类~聚类分析：
【包】：stats
【函数】：系统聚类：hclust(d,method=”complete”,members=NULL)
快速聚类：kmeans(x,centers,iter.max=10,nstart=1,algorithm=“Hartigan-Wong”)
距离函数：dist(x,method=”euclidean”,diag=FALSE,upper=FALSE,p=2)
【备注】：1）CRAN的Cluster任务列表全面的综述了R实现的聚类方法。
2）stats里提供等级聚类hclust()和k-均值聚类kmeans()。
3）cluster包里有大量的聚类和可视化技 术，
4）clv包里则有一些聚类确认程序，
5）e1071包的classAgreement()可计算Rand index比较两种分类结果。
6）Trimmed k-means聚类分析可由trimcluster包实现，
7）聚类融合方法（Cluster Ensembles）由clue包实现，
8）clusterSim包能帮助选择最佳的聚类，
9）hybridHclust包提供一些混合聚类方法。
10）energy包里有基于E统计量的距离测度函数edist()和等级聚类方法hclust.energy()。
11）LLAhclust包提供基于似然（likelihood linkage）方法的聚类，也有评定聚类结果的指标。
12）fpc包里有基于Mahalanobis距离的聚类。
13）clustvarsel包有多种基于模型的聚类。
14）模糊聚类（fuzzy clustering）可在cluster包和hopach包里实现。
15）Kohonen包提供用于高维谱（spectra）或模式（pattern）的有监督和无监督的SOM算法。
16）clusterGeneration包帮助模拟聚类。
17）CRAN的Environmetrics任务列表里也有相关的聚类算法的综述。
18）mclust包实现了基于模型的聚类，
19）MFDA包实现了功能数据的基于模型的聚类。
